Python 熊猫在唯一值上迭代一列并获取另一列的值

我有一个这样的数据框架，我想迭代product列，从每个产品a和B的日期中获取倒数第二个和倒数第三个值

0. product Date  earning
1. A       202001 123 
2. A       202002 145
3. A       202003 150
4. A       201401 160
5. A       Total  578 
5. B       201901 123 
6. B       201902  145
7. B       201903  150
8. B       201402  160
9. B       Total   578

下面是我正在尝试的示例代码

dates1 = []
dates2 = []


for i in (0,len(test2['product'])):
    s = re.findall('\d+',str(test2.loc[test2.index[-2],'Date']))
    dates1.append(s)
    e = re.findall('\d+',str(test2.loc[test2.index[-3],'Date']))
    dates2.append(e)

所需输出：

date1 = [201401,201402]
date2 = [202003,201903]

i、 e.每个产品的最后二行和最后三行只有两个日期

我实际上不擅长循环，有人能帮我吗？

试试以下方法：

date1=[test2[test2['product']==i].iloc[-2]['Date'] for i in test2.product.unique()]
date2=[test2[test2['product']==i].iloc[-3]['Date'] for i in test2.product.unique()]

>>>print(date1) 

[201401,201402]

>>>print(date2

[202003,201903]

请尝试以下操作：

date1=[test2[test2['product']==i].iloc[-2]['Date'] for i in test2.product.unique()]
date2=[test2[test2['product']==i].iloc[-3]['Date'] for i in test2.product.unique()]

>>>print(date1) 

[201401,201402]

>>>print(date2

[202003,201903]

或者，在没有循环的情况下，使用pd.DataFrame.groupby：

编辑

或者，正如@yatu所指出的，更好的是，您还可以利用nth：

或者，在没有循环的情况下，使用pd.DataFrame.groupby：

编辑

或者，正如@yatu所指出的，更好的是，您还可以利用nth：

使用：

使用：

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您可以使用而不是使用该自定义lambda函数您可以使用而不是使用该自定义lambda函数在文档中不鼓励使用链接索引，请参阅在文档中不鼓励使用链接索引，请参阅

date1 = list(test2.groupby("product")["Date"].nth(-2))
date2 = list(test2.groupby("product")["Date"].nth(-3))

In [683]: date1 = df.groupby('product').Date.nth(-2).tolist()

In [684]: date2 = df.groupby('product').Date.nth(-3).tolist()

In [685]: date1
Out[685]: ['201401', '201402']

In [686]: date2
Out[686]: ['202003', '201903']